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🤔 Thinking...
实现MPC算法类的过程涉及对MPC原理的理解及求解优化问题。以下是一个简单的MPC控制器的实现示例(此示例简化了一些实际情况,主要用于解释MPC算法的实现)。
- 首先在
mpc_controller包的include文件夹中创建一个新的头文件mpc_controller.h。
#ifndef MPC_CONTROLLER_H
#define MPC_CONTROLLER_H
#include <cmath>
#include <vector>
#include <nav_msgs/Odometry.h>
class MPC
{
public:
struct Control
{
double l_v;
double a_v;
};
MPC();
void setCurrentPose(const nav_msgs::Odometry& pose);
Control computeAndUpdateControl();
private:
nav_msgs::Odometry current_pose_;
};
#endif
- 接下来在
src文件夹中创建mpc_controller.cpp文件,在其中实现mpc_controller.h中定义的类。
#include "mpc_controller.h"
#include <eigen3/Eigen/Dense>
#include <cppad/ipopt/solve.hpp>
#include <cppad/utility/vector.hpp>
#include "acado_code_generation/oad.h"
// 用于优化的问题表述
class FG_eval
{
public:
// …… 此处需要根据约束条件和优化变量定义求解器
};
MPC::MPC()
{
}
void MPC::setCurrentPose(const nav_msgs::Odometry& pose)
{
current_pose_ = pose;
}
MPC::Control MPC::computeAndUpdateControl()
{
// 输入当前状态和参考路径
// 参考路径是路径点的序列,这里假设已经存在
std::vector<double> x_vals, y_vals, psi_vals, v_vals, cte_vals, epsi_vals;
// …… 设置路径,并将其加载到上面的容器中
// 使用CppAD和IPOPT库创建求解器
typedef CPPAD_TESTVECTOR(double) Dvector;
// 定义求解器参数,并设定初值
Dvector vars(n_constraints);
// 初始化vars为合适的值
// …
// 设定优化目标范围,值
Dvector objs(n_constraints);
objs.setConstant(INIT_VAL);
// 设定优化的上下界
Dvector l_bounds(n_constraints); // lower bounds
Dvector u_bounds(n_constraints); // upper bounds
// 初始化上下界
// 在此处创建求解器,解决问题
CppAD::ipopt::solve<Dvector, FG_eval>(options, vars, l_bounds, u_bounds, constraints_lower, constraints_upper, objs, solution);
Control control;
if (solution.status == CppAD::ipopt::solve_result<Dvector>::success)
{
control.l_v = solution.x[l_v_start];
control.a_v = solution.x[a_v_start];
}
else
{
control.l_v = 0;
control.a_v = 0;
}
return control;
}
以下是如何替换move_base中的